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mysql在线无性能影响删除7G大表
如何在mysql数据库里删除7G(或更大)大表,使其又不影响服务器的io,导致性能下降影响业务。先不说其是mysql表,就是普通文件,如果直接rm删除,也会使服务器的io性能急剧下降;换个思路如果用化整为零的方式,分多次大大文件一点一点删除,就可以避免因删除文件占用太多服务器io资源
例子: www.bitsCN.com
版本:
mysql> select version();
+------------+
| version() |
+------------+
| 5.1.67-log |
+------------+
1 row in set (0.05 sec)
数据表大小: www.bitsCN.com
mysql> select count(1) from user4;
+----------+
| count(1) |
+----------+
| 36700160 |
+----------+
1 row in set (1 min 35.66 sec)
[root@racdb2 test]# ll user_bak*
-rw-rw---- 1 mysql dba 10466 Mar 1 13:50 user4_bak.frm
-rw-rw---- 2 mysql dba 7734296576 Mar 1 14:28 user4_bak.ibd
[root@racdb2 test]#
创建一个中间表,来见减少对业务影响
mysql> create table user4_tmp engine=innodb select * from user4 where 1=2;
Query OK, 0 rows affected (0.18 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> show tables;
+----------------+
| Tables_in_test |
+----------------+
| a |
| b |
| user |
| user1 |
| user2 |
| user3 |
| user4 |
| user4_tmp |
| utf8 |
+----------------+
9 rows in set (0.01 sec)
把原始表user4重命名
mysql> rename table user4 to user4_bak;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
把中间表重命名为原始表user4,如果需要数据,可以导入部分数据
mysql> rename table user4_tmp to user4;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
通过文件的硬链接方式删除文件
[root@racdb2 test]# ln user4_bak.ibd user4_bak.ibd.hdlk
[root@racdb2 test]# ll user_bak*
-rw-rw---- 1 mysql dba 10466 Mar 1 13:50 user4_bak.frm
-rw-rw---- 2 mysql dba 7734296576 Mar 1 14:28 user4_bak.ibd
-rw-rw---- 2 mysql dba 7734296576 Mar 1 14:28 user4_bak.ibd.hdlk
[root@racdb2 test]#
注意:
硬连接的作用是允许一个文件拥有多个有效路径名,即文件的索引节点有一个以上的连接。只删除一个连接并不影响索引节点本身和其它的连接,只有当最后一个连接被删除后,文件的数据块及文件的连接才会被释放。也就是说,文件真正删除的条件是与之相关的所有硬连接文件均被删除。
发现删除7G的文件巨快
mysql> drop table user4_bak;
Query OK, 0 rows affected (0.60 sec)
这个时候在mysql数据库里已经删除了表user4_bak,但系统的存储空间还没有释放,如下所示:
[root@racdb2 test]# ll user_bak*
-rw-rw---- 2 mysql dba 7734296576 Mar 1 14:28 user4_bak.ibd.hdlk
只有我们把文件user4_bak.ibd.hdlk删除,磁盘空间才会被释放,那如何尽量少占用系统资源,最小化影响业务来释放这个空间呢?前面已经分析通过化整为零的方式,通过coreutils工具集中的truncate对大文件进行shrink来逐渐释放空间.
脚本如下:
[root@racdb2 test]# more /home/mysql/rm_bigfile.sh
#!/bin/bash
#author:skate
#time:2013/02/28
#function:rm huge file
TRUNCATE=/usr/local/bin/truncate
for i in `seq 7384 -100 10 `; #从7384开始每次递减100 ,输出结果见下面
do
sleep 1
echo "$TRUNCATE -s ${i}M /tmp/user4_bak.ibd.hdlk "
$TRUNCATE -s ${i}M /mysqldata/data/test/user_bak.ibd.hdlk
done
执行脚本,然后同时开另一个session,用iostat查看系统io的压力
[root@racdb2 test]# sh /home/mysql/rm_bigfile.sh
发现每1s删除100M的文件,服务器基本没有压力
[root@racdb2 coreutils-8.9]# iostat -mx 2 | grep "sda2"
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 10.45 0.00 1.00 0.00 0.04 92.00 0.00 0.50 0.50 0.05
sda2 0.00 2.99 0.00 9.95 0.00 0.05 10.40 0.03 3.20 0.25 0.25
sda2 0.00 9.50 0.00 1.00 0.00 0.04 84.00 0.00 1.50 1.50 0.15
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 9.50 0.00 1.00 0.00 0.04 84.00 0.00 0.50 0.50 0.05
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 14.50 0.00 1.00 0.00 0.06 124.00 0.00 0.50 0.50 0.05
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 9.00 0.00 1.00 0.00 0.04 80.00 0.00 0.50 0.50 0.05
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 9.50 0.00 1.00 0.00 0.04 84.00 0.00 0.50 0.50 0.05
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 9.00 0.00 1.00 0.00 0.04 80.00 0.00 0.50 0.50 0.05
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 10.55 0.50 10.05 0.00 0.08 16.00 0.04 3.95 1.43 1.51
sda2 0.00 0.00 2.01 0.00 0.01 0.00 8.00 0.02 8.00 8.00 1.61
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 7.54 0.00 1.01 0.00 0.03 68.00 0.00 0.50 0.50 0.05
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 9.50 0.00 1.00 0.00 0.04 84.00 0.00 0.50 0.50 0.05
sda2 0.00 2.99 0.00 1.00 0.00 0.02 32.00 0.00 0.50 0.50 0.05
sda2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sda2 0.00 3.02 0.50 1.01 0.00 0.02 24.00 0.02 11.33 11.33 1.71
coreutils的安装
[root@racdb2 test]#wget http://ftp.gnu.org/gnu/coreutils/coreutils-8.9.tar.gz
[root@racdb2 test]#tar -zxvf coreutils-8.9.tar.gz
[root@racdb2 test]#cd coreutils-8.9
[root@racdb2 test]#./configure
[root@racdb2 test]#make && make install
总结:
1.使用方法:硬链接和化整为零
2.做事之前先思考方法,不要急于动手
3.多角度思考问题,本来是在线问题,在线解决起来,束缚较多,那就把在线变离线;一次删除影响大,那就变多次删除
---end----
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MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.


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